数字图像处理图像增强PPT课件.pptx

【图像增强】是数字图像处理中的一个重要环节，其主要目的是改善图像的质量，使其更适合特定的应用需求。增强方法的选择取决于具体的应用场景，可以是空间域的点运算或区域运算，也可以涉及灰度变换、直方图修正、彩色变换等。评价增强结果的好坏，通常依赖于人的主观视觉感受。 在【空间域单点增强】中，点运算是一种常见的方法。它是指对图像中的每个像素进行独立的计算，不考虑相邻像素的影响，以此改变像素的灰度值，达到改善图像显示效果的目的。例如，对比度增强和对比度拉伸是常用的点运算技术，它们可以通过调整图像的灰度范围来增加图像内部的对比度，使图像的特征更加鲜明。 【灰度级校正】是为了补偿图像在采集过程中由于光照变化、设备灵敏度差异等因素导致的亮度不均匀问题。理想图像和实际图像之间的关系可以通过比例因子来描述，这个比例因子可以通过拍摄一幅灰度常数的图像并分析其输出来获取。一旦得到这个比例因子，就可以对实际图像进行校正，恢复原始图像。但校正后可能会出现“溢出”现象，即灰度值超出设备可记录或显示的范围，这时需要进一步进行灰度变换和量化处理，以确保图像能在设备上正确显示。 【灰度变换】是图像增强中的关键技术之一，它包括线性和非线性变换。线性变换是最基础的形式，通过调整输入灰度值与输出灰度值之间的线性关系，可以扩大图像的动态范围，增强对比度。例如，三段线性变换可以突出感兴趣的灰度区间，同时抑制不重要的部分。在MATLAB中，可以使用`imadjust`函数进行线性变换，将特定灰度范围映射到新的灰度范围，以实现图像增强。 图像增强是通过一系列数学运算优化图像质量的过程，其中空间域的点运算和灰度变换是两个关键步骤。这些方法旨在提升图像的可读性，使图像细节更清晰，从而更好地服务于特定的应用需求，例如医学成像、遥感图像分析或视频监控等。在实际操作中，需要根据具体情况选择合适的增强策略，并结合人的视觉感知来评估增强效果。